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ディープラーニングの概要 公式例題①

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 あるニューラルネットワークのモデルを学習させた際,テストデータに対する誤差を観測していた。そのとき,学習回数が100を超えるまでは誤差が順調に下がり続けていたが,それ以降は誤差が徐々に増えるようになってしまった。その理由として最も適切なものを1つ選べ。

  1. 学習回数が増えるほど,誤差関数の値が更新されにくくなるため。
  2. 学習回数が増えるほど,学習データにのみ最適化されるようになってしまうため。
  3. 学習回数が増えるほど,一度に更新しなければならないパラメータの数が増えていくため。
  4. 学習回数が増えるほど,計算処理にかかる時間が増えてしまうため。

【出典】JDLA公式HP 例題

 

解答

 2

解説

  1. 学習回数が増えるほど,誤差関数の値が更新されにくくなるため。
    不適切です。

  2. 学習回数が増えるほど,学習データにのみ最適化されるようになってしまうため。
    適切です。このような現象を過学習と言います。

  3. 学習回数が増えるほど,一度に更新しなければならないパラメータの数が増えていくため。
    不適切です。

  4. 学習回数が増えるほど,計算処理にかかる時間が増えてしまうため。
    不適切です。